COCO / AI / WORKFLOW DESIGN
AI API 集成调用模型不难，难的是让应用能信任结果。
模型接口集成要考虑响应格式、超时、速率限制、成本、数据驻留和模型版本变化。高价值业务操作必须验证输出、记录模型版本并保留降级路径。
按业务范围评估 · 定制工程 · 不是统一标准化 SaaS
COCO / AI WORKFLOW STUDY 03—14
把重复任务，
变成可信的协作。
经营问题 调用模型不难，难的是让应用能信任结果。
实际现场 系统让模型从客户留言提取送货日期，但遇到“下下周二”返回模糊日期。未校验就写入订单会造成无法履约的承诺。…
方案焦点 模型与数据处理边界
编辑式示意 · 非客户截图
COCO / RESPONSIBLE AUTOMATION
先测价值，再谈规模。
先测价值，再谈规模。
01 / THE REAL PROBLEM
自动化是手段。
判断与责任仍属于人。
模型接口集成要考虑响应格式、超时、速率限制、成本、数据驻留和模型版本变化。高价值业务操作必须验证输出、记录模型版本并保留降级路径。
FIELD NOTE / ILLUSTRATIVE
一个值得重新设计的时刻
系统让模型从客户留言提取送货日期，但遇到“下下周二”返回模糊日期。未校验就写入订单会造成无法履约的承诺。
根据常见经营问题编写，不是客户原话或已量化成果。
02 / HOW WE WORK 先确认目标与风险。
先确认目标与风险。
再设计可靠流程。
从业务流程、数据权限、失败模式与人工审核机制开始。以下是建议方法；是否使用 AI 由发现阶段确认。
定义可信数据、业务规则和审核门槛
COCO / DESIGN SESSION
定义可信数据、业务规则和审核门槛
STEP 01 / 03 方案示意
03 / SCOPE THE RIGHT THING
最终交付的不只是提示词。
以下是可讨论的交付方向。每项的边界、隐私、安全、模型费用和后续维护责任必须在项目中确认。
01 /
模型与数据处理边界
02 /
结构化输出、验证和降级机制
03 /
成本监控、版本与质量评测
AI 的使用应先评估澳洲隐私义务、数据用途、人的监督、信息准确性和安全权限。涉及个人资料时应确认是否合法、必要，并提供适当告知。 OAIC ↗
04 / EVIDENCE OF IMPROVEMENT
怎样判断真正有改善？
同时衡量节省时间、准确率、异常处理与模型运行成本；所有数字都要有基线，不作固定增长承诺。
01
字段和交易的复核错误率
先建立基线，再对比变化；不保证固定提升幅度。
02
手动修正、重复处理和遗漏数量
先建立基线，再对比变化；不保证固定提升幅度。
03
自动化带来的净节省与人工工作量
先建立基线，再对比变化；不保证固定提升幅度。
05 / RELATED CAPABILITIES 你的业务，
你的业务，
还连接着什么？
一个看起来简单的 AI 任务，常常依赖知识库、API、人工审批、客户数据与监控；请从相邻能力了解整个工作流。